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matlab声线图源代码基于心音分析的嵌入式系统疾病识别系统设计 项目报告 抽象的 听诊器是用于评估患者健康状况的重要工具之一。 有必要开发一种可以重新定义听诊器可以做什么的设备。 它还应该能够识别患者在检查初期可能患有的心脏病。 在实践中，只有心脏病专家或经验丰富的医生才能从心音中识别出心脏病。 因此，有必要开发一种可以执行该功能的设备。 已开发的系统涉及环境降噪技术，声音放大和分析。 通过使用随机算法对从密歇根心脏图书馆收集的已记录心音数据库进行听诊声音记录分析。 该分析包括可能的心脏病的鉴定。 设计的系统包含三个模块。 听诊器，信号调理单元和分析与比较单元。 已使用的处理器是DSK6713，它通过固定在心脏听诊器中的麦克风接收音频输入。 声音然后被净化和放大。 然后，将该放大的声音与数据库声音进行了比较。 系统的输出可识别患者的心脏状态，即患病或正常-如果患病，可能是什么心脏病，以及发生异常的地方。 目录 第一章：引言 客观的 从去除噪音并放大信号后记录的心跳中提取特征。 开发一种可以分析心音并将其进一步分类为正常或患病的嵌入式系统。 如果患病，则确定为“可能的”心脏病。 动机与

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# 这里我包装了一个异常值处理的代码，可以随便调用。 def outliers_proc(data, col_name, scale=3): """ 用于清洗异常值，默认用 box_plot（scale=3）进行清洗 :param data: 接收 pandas 数据格式 :param col_name: pandas 列名 :param scale: 尺度 :return: """ def box_plot_outliers(data_ser, box_scale): """ 利用箱线图去除异常值

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